基于空间相关性的分布式光伏超短期预测技术研究

• 作者: 常康 张彦凯 张柏林 拜润卿 智勇 梁福波 申振
• 来源期刊: 陕西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式光伏 空间相关性 超短期预测 BP-人工神经网络 分层聚类
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 2803字
• 语种: 中文

摘要

因历史出力数据的缺失及精确数值天气预报的无法获取,很大比例的分布式光伏电站不能利用现有成熟技术对其出力进行超短期预测.提出了一种基于空间相关性的分布式光伏超短期功率预测技术.基于分层聚类算法对光伏电站间空间相关关系进行判断及匹配,从而得到目标光伏电站到参考光伏电站的空间映射关系.基于BP-人工神经网络算法对参考光伏电站的超短期功率进行预测,并将预测结果作为空间映射关系的输入,计算出目标光伏电站的超短期功率预测.仿真算例结果表明:基于空间相关性的预测方法利用最近48 h内的历史出力,达到了精度较高的超短期预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁福波	国网甘肃省电力公司电力科学研究院	16	69	5.0	8.0
2	智勇	国网甘肃省电力公司电力科学研究院	19	103	6.0	10.0
3	拜润卿	国网甘肃省电力公司电力科学研究院	19	94	5.0	9.0
4	张彦凯	国网甘肃省电力公司电力科学研究院	9	35	3.0	5.0
5	张柏林		8	7	1.0	2.0
6	申振	东南大学电气工程学院	2	7	1.0	2.0
7	常康		2	21	2.0	2.0